健康生活方式对癌症及其共病发生与生存的影响：一项基于英国生物样本库的纵向队列研究证据

《Journal of Translational Medicine》：Influence of healthy lifestyle on the incidence and survival of cancer and its comorbidities: evidence from a longitudinal cohort study

本研究针对癌症及其共病（如ASCVD、T2D、COPD、CKD）的临床负担日益加重的问题，通过分析UK Biobank中400,714名基线无癌无主要NCDs的参与者数据，构建健康生活方式指数（HLI）并探究其与癌症及共病发生风险、生存预后的关联。结果显示，高水平HLI可显著降低癌症发病率（HR=0.92）及共病风险（HR=0.51），并改善患者生存，为癌症一级预防和生存期管理提供了重要循证依据。

　　

在全球癌症负担持续加重的背景下，癌症患者常合并多种非传染性疾病（NCDs），如动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）、2型糖尿病（T2D）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）和慢性肾脏病（CKD），形成复杂的临床共病状态。这种共病不仅增加治疗难度，还显著升高死亡风险。然而，现有研究多聚焦于单一癌症或单一共病，缺乏对癌症与多病共存模式的系统探讨，尤其缺乏健康生活方式在预防癌症及其共病中的大规模人群证据。为此，程欣然、张悦伦等研究人员基于英国生物样本库（UK Biobank）开展了一项大规模纵向队列研究，旨在揭示健康生活方式对癌症发生、共病风险及生存预后的影响，相关成果发表于《Journal of Translational Medicine》。

为回答上述问题，研究团队利用UK Biobank中超过50万参与者的基线数据和长期随访信息，筛选出400,714名基线无癌症且无主要NCDs的成年人作为研究对象。通过构建健康生活方式指数（HLI），综合评估吸烟、饮酒、体重、饮食、体力活动等六项因素，将参与者分为低、中、高HLI组。采用多变量Cox回归模型分析HLI与癌症及共病风险的关联，并通过Kaplan-Meier曲线评估不同HLI组癌症患者的生存差异。关键方法包括：基于人群的队列设计、HLI评分系统、疾病诊断的ICD编码验证、统计建模（Cox回归、生存分析）以及网络分析（Cytoscape软件）用于可视化癌症-共病关联模式。

研究结果

人群特征与疾病分布

中位随访13.8年期间，共53,380人（13.3%）新发癌症，其中16,188人（4.0%）出现癌症相关共病。低HLI组中男性比例较高（46.2%），且癌症和共病发生率最高（癌症5.2%，共病2.0%）。年龄分层显示，≥62岁人群共病比例达40.5%，男性共病负担高于女性（35.5% vs. 25.1%）。

共病模式与网络分析

共病以单病为主（75.7%），最常见为癌症合并ASCVD（43.7%）。网络分析显示，肺癌和结直肠癌与ASCVD的共病关联最强；低HLI组中肺癌-ASCVD集群密度最高（度中心性=430），而高HLI组网络结构更分散，关联强度减弱。

HLI与疾病风险

高HLI显著降低癌症风险（HR=0.92, 95%CI 0.90–0.94）和共病风险（HR=0.51, 95%CI 0.49–0.53），且随共病数量增加，保护效应增强（4种共病HR=0.11）。亚组分析中，肝癌（HR=0.25）和肺癌（HR=0.26）的共病风险降低尤为显著。

生存分析

共病状态和低HLI均与生存率下降相关。高HLI组癌症患者生存率显著优于低HLI组，且在多共病人群中差异更明显。

结论与意义

本研究通过大样本队列数据证实，坚持健康生活方式可显著降低癌症及共病发生风险，并改善患者生存预后。其机制可能涉及生活方式因素通过调节系统性炎症、胰岛素信号（如PI3K/AKT/mTOR通路）和免疫监视等共同途径，同时影响癌症和NCDs的发生发展。研究结果强调了将生活方式干预整合至癌症预防和生存期管理的重要性，尤其为高龄、多共病高风险人群提供了针对性预防策略。未来需结合干预性试验和多文化队列验证，进一步明确生活方式优化的最佳时机与模式。